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Inteligência artificial: Análise de dados e inovação para iniciantes
Inteligência artificial: Análise de dados e inovação para iniciantes
Inteligência artificial: Análise de dados e inovação para iniciantes
E-book50 páginas53 minutos

Inteligência artificial: Análise de dados e inovação para iniciantes

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Sobre este e-book

Neste guia, você aprenderá sobre todos os conceitos básicos da inteligência artificial. Você aprenderá o que é, como funciona e de onde veio (ou, em outras palavras, como tudo começou).


Além disso, abordaremos algumas análises de dados e exemplos de inteligência artificial. Abordaremos várias etapas do processo analítico e veremos o que é necessário para que a inteligência artificial seja eficaz.


Por último, mas não menos importante, os problemas de segurança e privacidade serão trazidos à tona, pois a era de hoje é cheia de hackers, espionagem e roubo. Portanto, é obrigatório que esses dispositivos e sistemas sejam mantidos em segurança.
Se algum desses tópicos lhe interessar, recomendamos que você compre este livro digital e comece a ler ou ouvir a versão em áudio.
IdiomaPortuguês
Data de lançamento3 de ago. de 2020
ISBN9788835873464

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    Inteligência artificial - John Adamssen

    Inteligência artificial

    Análise de dados e inovação para iniciantes

    Por John Adamssen

    Table of Contents

    Capítulo 1: História da Inteligência Artificial

    Capítulo 2: Como funciona a inteligência artificial

    Capítulo 3: Análise de dados

    Capítulo 4: Etapas do processo de análise de dados

    Capítulo 5: Exemplos poderosas da Inteligência Artificial Em uso hoje

    Capítulo 6: Por que a segurança é importante?

    Capítulo 1: História da Inteligência Artificial

    O termo inteligência artificial foi cunhado em 1956, mas a IA se tornou mais popular hoje graças ao aumento do volume de dados, algoritmos avançados e melhorias na capacidade de computação e armazenamento.

    As primeiras pesquisas sobre IA na década de 1950 exploraram tópicos como solução de problemas e métodos simbólicos. Na década de 1960, o Departamento de Defesa dos Estados Unidos se interessou por esse tipo de trabalho e começou a treinar computadores para imitar o raciocínio humano básico. Por exemplo, a Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) concluiu projetos de mapeamento de ruas na década de 1970. E a DARPA produziu assistentes pessoais inteligentes em 2003, muito antes de Siri, Alexa ou Cortana serem nomes conhecidos.

    Este trabalho inicial pavimentou o caminho para a automação e o raciocínio formal que vemos nos computadores hoje, incluindo sistemas de suporte à decisão e sistemas de pesquisa inteligentes que podem ser projetados para complementar e aumentar as habilidades humanas.

    Enquanto os filmes de Hollywood e os romances de ficção científica retratam a IA como robôs semelhantes aos humanos que dominam o mundo, a evolução atual das tecnologias de IA não é tão assustadora - ou tão inteligente. Em vez disso, a IA evoluiu para fornecer muitos benefícios específicos em todos os setores. Continue lendo para exemplos modernos de inteligência artificial em saúde, varejo e muito mais.

    Por que a inteligência artificial é importante?

    A IA automatiza o aprendizado e a descoberta repetitivos por meio de dados. Mas a IA é diferente da automação robótica orientada por hardware. Em vez de automatizar tarefas manuais, a IA executa tarefas frequentes, de alto volume e computadorizadas de maneira confiável e sem fadiga. Para esse tipo de automação, a investigação humana ainda é essencial para configurar o sistema e fazer as perguntas certas.

    A IA adiciona inteligência aos produtos existentes. Na maioria dos casos, AI não será vendido como um aplicativo individual. Em vez disso, os produtos que você já usa serão aprimorados com recursos de IA, assim como o Siri foi adicionado como um recurso a uma nova geração de produtos da Apple. Automação, plataformas de conversação, bots e máquinas inteligentes podem ser combinados com grandes quantidades de dados para melhorar muitas tecnologias em casa e no local de trabalho, da inteligência de segurança à análise de investimento.

    AI se adapta por meio de algoritmos de aprendizagem progressiva para permitir que os dados façam a programação. AI encontra estrutura e regularidades nos dados para que o algoritmo adquira uma habilidade: O algoritmo se torna um classificador ou preditor. Portanto, assim como o algoritmo pode aprender a jogar xadrez, ele pode aprender a si mesmo qual produto recomendar a seguir online. E os modelos se adaptam quando recebem novos dados. A propagação reversa é uma técnica de IA que permite que o modelo se ajuste, por meio de treinamento e dados adicionados, quando a primeira resposta não estiver

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